【摘要】：針對神經密碼學中現有隊列機制學習規(guī)則安全性不足的問題,提出了一種新的安全性更高的學習規(guī)則。該學習規(guī)則修改了原學習規(guī)則改變權值的幅度,使權值修改的幅度不會因為突觸深度的增加而增加,從而避免了因權值修改的幅度過大使神經密碼的安全性降低。最后利用概率統(tǒng)計實驗對該學習規(guī)則在簡單攻擊和幾何攻擊下的安全性進行仿真。實驗結果證明該學習規(guī)則與改進前的學習規(guī)則和經典學習規(guī)則相比,安全性均有所提高。
[Abstract]:In order to solve the problem of insufficient security of existing queue mechanism learning rules in neural cryptography, a new learning rule with higher security is proposed. The learning rule modifies the amplitude of the original learning rule to change the weight value, so that the magnitude of the weight change will not be increased by the increase of synaptic depth, thus avoiding the reduction of the security of the ambassadorial neural code because the magnitude of the modification of the weight value is greater than that of the Ambassador's neural code. Finally, the security of the learning rule under simple attack and geometric attack is simulated by probabilistic and statistical experiments. The experimental results show that the security of this learning rule is improved compared with the improved learning rules and classical learning rules.
【作者單位】： 重慶郵電大學通信增值業(yè)務與終端軟件研究所;
【分類號】：TN918.1

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本文編號：2192609